运营技能地图3.0——用户运营篇(完整文字版)

《运营技能地图3.0》完整文字版全文将近2万字,分为10篇,今天分享的是第8篇——用户运营。

 

运营技能地图3.0——用户运营篇(完整文字版)

运营技能地图3.0——用户运营篇(完整文字版)
一、用户运营流程

1.用户运营工作流程

确定目标用户:针对什么样的用户实施引导?流失用户,还是未付费新用户?

设计引导策略:用什么引导方式?是优惠券、新手任务还是促销活动?

数据筛选用户:确认要引导的用户,在不同数据字段中的数值范围,并筛选出来

监控运营效果:成功引导了多少目标用户?相比未被引导的用户,有什么差异?

复盘运营经验:目标用户的选取方式是否合理?用户引导策略是否有效?

2.用户运营的4种常用分层方式

A,基于业务逻辑分层

用户分层纬度:没有固定的体系,不过有一个中心思想,根据指标划分层级,通常不超过5层,如注册/下载/使用/下单/购买,分别对应新用户/下载用户/活跃用户/兴趣用户/付费用户(分群:群体A、B、C)

B,基于用户属性的分群

用户分群纬度:地域分群/人口特征分群/用户价值分群/渠道分群/品类分群/场景分群/品牌分群/忠诚度分群

C,基于用户价值分层

根据RFM模型,分为一般发展客户,一般价值客户,一般挽留客户,一般保持客户,重要发展客户,重要价值客户,重要保持客户,重要挽留客户。

R(recency):用户最近一次消费距今的时间

F(frequency):消费频率,即用户在限定时间内购买的次数

M(monetary):消费金额,即用户在限定时间内的消费金额

D,基于用户生命周期分层

新手期(尽快让用户感受产品价值);

成长期(引导用户养成产品使用习惯);

成熟期(维持用户活跃,比如持续输出内容或买买买);

衰退期(建立用户流失预警机制);

流失期(制定流失用户召回策略)。

3.用户画像

你的用户是谁

你的用户喜欢什么

你的用户在哪里

你的用户流失率

用户画像的标签一般通过两种形式获得:一种是基于已有数据或者一定规则加工;另外一种是基于已有的数据计算概率模型,会用到机器学习和数据挖掘。

 

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二、新手期用户运营

1.电商产品

路径:下载,启动,注册,浏览,下单,付费

策略:新手福利礼包,新人优惠专区,爆款产品推荐

2.理财产品

路径:下载,注册,资金托管,绑卡,投资

策略:“注册-投资”激励,新手理财产品专区,购理财产品得返现红包

3.内容产品

路径:游客模式,消费内容,注册用户

策略:感兴趣内容推荐,阅读更多内容时,进行注册提醒

4.社交产品

路径:下载,注册,个人信息,匹配

策略:完善个人信息引导,社交互动引导

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三、成长期用户运营

 

1.3步找到成长期“魔法数字”

A.找到产品核心关键行为(交易型产品:商品消费行为/内容型产品:内容消费行为/社交型产品:好友互动行为)

B.行为与留存相关性分析(登录次数越高,留存率越高)

C.用A/B测试验证“魔法数字”:A版(优);B版

 

魔法数字:当成长期用户在一定时间内,产生某种行为达到一定次数,就会有更大概率被引导为成熟用户,比如一个月内至少访问7次Twitter的用户,下个月的留存率能高达90%-100%。

2.成长期2大引导策略

1)引导更多用户满足“魔法数字”

任务式引导:每日签到任务

福利式引导:满100减5元

2)引导用户跨品类消费

交易型产品:跨品类红包

内容型产品:关注这个话题的人也关注了……

 

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四、成熟期用户运营

 

1.积分体系

不同行为能获取不同数额的积分

关键点:积分获取,积分兑换,积分期限

2.等级体系

根据用户行为进行升级

关键点:级别设计,层级激励,升级规则

3.会员体系

会员的不同权益点

关键点:会员权益,会员价格,会员期限

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五、衰退期用户运营

 

1.衰退期用户流失预警机制:

流程:从业务系统获取原始数据,进行数据分析与判断,制定对应运营方案,并给出最终的结果和反馈。

从业务系统获取原始数据:历史数据(选择性抽取);实时数据(每日实时抽取)

进行数据分析与判断:正常用户,流失预警用户,流失用户

制定对应运营方案:轻度预警方案、中度预警方案、重度预警方案,流失用户分层,流失用户召回

给出结果和反馈:结束。

2.流失预警用户:即将要流失的用户。

3.流失预警机制的关键,是设定流失预警线,并执行相应措施。一旦用户数据接近流失预警用户的数据范围,系统将给用户发送一些温馨提示及福利优惠,吸引用户再次使用产品。

运营技能地图3.0——用户运营篇(完整文字版)
六、流失期用户运营

1.流失期用户召回流程

对流失用户进行界定:比如用户最后一次登陆距今超过1个月,界定为流失用户

对用户流失现象进行归因:产品角度/业务角度/用户角度/外部环境

对流失用户进行分层:针对不同成绩用户制定召回方案

选择合适的召回渠道,向用户推送召回内容:比如APP push/短信/电话等

2.用RFM模型对流失用户进行分层

R:recency,用户最近一次消费距今时间,越低越好

F:frequency,消费频率,越高越好

M:monetary,消费金额,越高越好

R低R高M高:流失用户中的优质用户,最值得优先召回

R高R高M高:流失时间长,但价值高,值得花大预算召回

R低R低M高:需要挖掘用户特征,提高用户召回成功率

R高R低M高:潜在有价值用户,需要重点挽留

R低R高M低:用户召回价值低,但是召回成功率高

R低R低M低:召回成功率高,用户价值低,可能是羊毛党

R高R高M低:用户召回难度大,且价值不高,简单召回即可

R高R低M低:用户召回难度大,且价值不高,简单召回即可

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